# EfficientNet 网络架构：高效的卷积神经网络
近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著进展。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种核心技术，其架构的设计不断演进。EfficientNet 网络架构是一种新型的 CNN，它通过优化模型的宽度、深度和分辨率，达到了更高的效率和准确性。
## EfficientNet 的设计理念
EfficientNet 基于一个简单的
本文仅作学术交流，如有侵权，请联系后台删除。本文介绍了一种高效的网络模型EfficientNet，并分析了 EfficientNet B0 至B7的网络结构之间的差异。我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用EfficientNet 作为他们的主干，而我之前从未听说过这个。谷歌AI在这篇文章中：https://arxiv.org/abs
转载
2023-10-03 14:04:09
489阅读
EfficientNet网络解析效果创新点模型结构组合缩放系数EfficientNet-B0网络结构MBConvSENetEfficientNet系列缩放尺度EfficientNet系列表现 效果EfficientNet网络在ImageNet数据集上和其它网络的准确率和模型大小图如下：创新点1.模型可同时在宽度、深度和图片分辨率进行参数调整，提出了组合缩放系数，相比于单方面精度提升； 2.根据算
文章目录1 从三个问题出发2 MBConv结构解析3 网络详细结构4 EfficientNet-B0~B7结构解读5 代码解读6 感谢链接 1 从三个问题出发对于一个网络，输入图像分辨越高越好？设计网络时，越深越好？设计网络时，越宽越好？回答： 总体而言，是的。图像分辨率越高，网络能得到 潜在的 更高细粒度的特征channel。但有瓶颈，且会增加计算量，分辨率太高，得不偿失。网络越深，学习到的特
转载
2024-06-05 21:52:36
214阅读
EfficientNet网络架构在数据分析中的应用
在深度学习领域，EfficientNet网络架构因其在准确性与效率之间的良好平衡而受到广泛关注。EfficientNet通过复合缩放方法有效地提高了网络的精度，同时大幅度减少了模型参数的数量，避免了过拟合的风险。这种架构尤其适合于数据分析任务，如图像分类、物体检测等，能够快速处理大规模数据并提取有价值的信息。以下将详细探讨EfficientNe
# EfficientNet 核心架构简介
EfficientNet 是一种为了在图像分类等计算机视觉任务中提高准确性和效率而设计的卷积神经网络（CNN）架构。它由谷歌的研究团队在2019年提出，凭借较小的模型参数和更高的性能，在多个计算机视觉基准上取得了领先的成绩。
## EfficientNet 的设计理念
EfficientNet 的设计基于以下三个核心理念：
1. **复合缩放**
原创
2024-09-14 04:22:36
55阅读
原论文名称：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1905.11946 原论文提供代码：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientne
转载
2023-12-18 21:53:57
115阅读
EF 全称是 EntityFramework 。 Entity Framework是ADO.NET 中的一套支持开发面向数据的软件应用程序的技术,是微软的一个ORM框架。 ORM框架（Object Relational Mapping） 翻译过来就是对象关系映射。二、EF实体框架整体架构：架构组件： EDM（实体数据模型）： EDM由三个主要部分组成 - 概念模型，映射和存储模型。
转载
2024-04-10 08:57:32
57阅读
英语过关的小伙伴也许可以挑战一下？哈哈模型扩展Model scaling一直以来都是提高卷积神经网络效果的重要方法。 比如说，ResNet可以增加层数从ResNet18扩展到ResNet200。这次，我们要介绍的是最新的网络结构——EfficientNet，就是一种标准化的模型扩展结果，通过下面的图，我们可以i只管的体会到EfficientNet b0-b7在ImageNet上的效果：对于Imag
转载
2024-01-29 21:34:07
241阅读
## 教你如何实现efficientnet卷积神经网络
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现efficientnet卷积神经网络。首先，让我们从整体流程开始，然后逐步介绍每个步骤的具体操作和代码。
### 整体流程
下面是实现efficientnet卷积神经网络的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 下载efficientnet模型
原创
2024-02-29 06:39:16
104阅读
扩展网络有三个维度，包括width（channels数）、depth(网络深度)、resolution输入分辨率。作者通过实验表明，只改变其中一个维度，acc的提升很容易就饱和了，如何同时改变三个维度，使得acc和flops达到一个trade-off，就是本文的内容。 作者提出的一种缩放方法。网络深度增加一倍，flops变为之前的两倍；width或者resolution增加一倍，flops变为之
原创
2022-01-17 16:04:34
98阅读
EfficientNet V1 通过复合缩放方法实现更高精度与更低参数量，其基础架构为移动端优化练速度显著快于V1，成为更高效的网络家族。两者核心思想都是在精度、效率与速度间寻求最优平衡。
Stage1为Conv， Stage2~8为MBConv，Stage9为Conv + Pooling + FC第三列Resolution(分辨率)为输入每个Stage时的分辨率(高度和宽度)第四列Channels为每个Stage输出特征矩阵的通道数第五列Layers为将对应的Stage重复多少次第六列stride(步距)为对应每一个Stage中的第一个Operator的步距，其余Operator的
转载
2024-04-01 10:37:40
225阅读
https://arxiv.org/abs/1905.11946 卷积神经网络（ConvNets）通常是在固定的资源预算下发展起来的，如果有更多的资源可用的话，则会扩大规模以获得更好的精度，更大的网络具有更大的宽度、深度或分辨率，往往可以获得更高的精度，但精度增益在达到80%后会迅速饱和，这表明了只 ...
转载
2021-09-13 17:15:00
133阅读
2评论
# EfficientNet是轻量化神经网络实现指南
## 1. 流程概述
为了帮助你理解如何实现EfficientNet这个轻量化神经网络，我将为你展示一个简单的流程图，并逐步解释每个步骤需要进行的操作以及相应的代码示例。
```mermaid
journey
title EfficientNet实现流程图
section 步骤1
开发者准备数据集
原创
2024-03-05 06:40:43
399阅读
本博客运行环境为Jupyter Notebook-Python3.7。 由于我使用的是Anaconda3配置的jupyter环境，我也将直接在anaconda下搭建keras环境。 博客目录下载tensorflow、keras下载数据集并重新划分数据预处理训练数据增强 由于我电脑性能不是很好，又是AMD显卡的，本博客是烧cpu版本的，运行过程会比较慢。下载tensorflow、keras直接找到A
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1662842436311418124&wfr=spider&for=pc
原创
2021-04-22 21:59:49
143阅读
目录前言一、背景介绍二、模型复合缩放（Compound scaling） 前言EfficientNet真的超级强大，让我们一起来耐心学习它吧！ 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf一、背景介绍EfficientNet是Google在2019年5月提出的网络，在当时表现SOTA，超级强，该论文提出了一种多维度混合的模型放缩方法。compound sca
转载
2024-08-21 10:38:53
661阅读
EfficientNet的基本结构和B0至B7的整体结构图示
原创
2021-06-17 16:48:12
2122阅读
